Proteins interact with each other and these interactions determine in a large part their functions. Protein interaction partners can be identified at high-throughput in vivo using a yeast fitness assay based on the dihydrofolate reductase protein-fragment complementation assay (DHFR-PCA).
Proteins are the building blocks, effectors and signal mediators of cellular processes. A protein’s function, regulation and localization often depend on its interactions with other proteins. Here, we describe a protocol for the yeast protein-fragment complementation assay (PCA), a powerful method to detect direct and proximal associations between proteins in living cells. The interaction between two proteins, each fused to a dihydrofolate reductase (DHFR) protein fragment, translates into growth of yeast strains in presence of the drug methotrexate (MTX). Differential fitness, resulting from different amounts of reconstituted DHFR enzyme, can be quantified on high-density colony arrays, allowing to differentiate interacting from non-interacting bait-prey pairs. The high-throughput protocol presented here is performed using a robotic platform that parallelizes mating of bait and prey strains carrying complementary DHFR-fragment fusion proteins and the survival assay on MTX. This protocol allows to systematically test for thousands of protein-protein interactions (PPIs) involving bait proteins of interest and offers several advantages over other PPI detection assays, including the study of proteins expressed from their endogenous promoters without the need for modifying protein localization and for the assembly of complex reporter constructs.
Белковых сетей (ПИИ) предлагают с низким разрешением карту, как белки, функционально организована в клетке 1. Каждый физическое соединение между двумя белками, или белок-белковое взаимодействие (ИЦП), может представлять собой связь, которая является стабильной во времени, например, те, что в белковых комплексов и способствовать структурной организации клетки. Эти соединения могут также представлять переходные ассоциации, которые регулируют активность, стабильность, локализацию и взаимодействие двух партнеров. Определение физических партнеров взаимодействия данного белка, следовательно, обеспечивает богатую информацию о функции и регуляции этого белка 2,3. По этим причинам, большие усилия были направлены к отображению булавки в модельных организмов, в том числе кишечной палочки 4-6, Arabidopsis THALIANA 7, Saccharomyces CEREVISIAE 8-12 дрозофилы </ EM> 13, Caenorhabditis Элеганс 14 и человека разумного 15. Эти исследования дали важную информацию о том, как белки организованы в клетке и, таким образом, ключевой информации на белки с ранее неизвестными функциями.
Некоторые стратегии были разработаны на протяжении многих лет изучают PIN-коды. Эти технологии могут быть широко сгруппированы в три категории в зависимости от того, какую информацию они предоставляют на ИПП (обзор за 16-18). Первый из них основан на дрожжевой двухгибридный и его производных 19. Эти технологии обеспечивают информацию о прямой связи между парами белков, что позволяет построения двоичных сетей. Вторая семья основана на аффинной очистки приманки белков и определения их ассоциированных партнеров, таких как аффинной очистки с последующим масс-спектрометрии 20. Эти подходы идентификации группы белков, которые непосредственноили косвенно связаны, как правило, в стабильном режиме, и чрезвычайно мощным, чтобы определить белковые комплексы. Третий подход основан на белок-фрагмент комплементационных анализа (СПС) 11,21. Такой подход обеспечивает промежуточный уровень разрешения между двумя бывшими подходов, так как она позволяет обнаруживать прямые и проксимальных ассоциации между белками. Каждый метод имеет свои сильные и слабые стороны, как недавно рассмотрели 18.
Наиболее описано эукариотической ПИН, безусловно, один из начинающего дрожжей Saccharomyces CEREVISIAE, отчасти потому, что его протеом относительно менее сложным, чем у других моделей эукариот и потому высокой пропускной анализов для определения ИПП, были сначала исследованы и более эффективно в этой модели организма 9-12. Особенно мощный метод для системы дрожжей дигидрофолатредуктаза белок-фрагмент комплементация анализ (DHFR-PCA), анализ, который былиспользуется в различных контекстах для изучения PIN-код дрожжей в стандартных и возмущенных условиях 11,22-26. Этот метод основан на анализе выживаемости, что позволяет обнаруживать прямых и почти прямых ИПП для данного белка приманки на обоих эндогенных уровней экспрессии нативных и субклеточных локализаций партнеров взаимодействия 11,21 в количественном выражении 27. Сигнал, полученный с помощью этого теста (т.е. размер колонии на массивы колонии с высокой плотностью), таким образом, отражает количество белковых комплексов, образованных между приманки и добычей в клеточном среды почти эквивалентно одной из клеток дикого типа. Анализ основан на восстановлении репортерного фермента, участвующего в метаболизме фолиевой кислоты, дигидрофолатредуктазы (DHFR), в результате чего два дополнительных фрагменты DHFR, которые были присоединены к двум интерес белков приводят в непосредственной близости, когда эти два белка взаимодействуют, которые в свою очередь, приводит к обратимой восстановления активности фермента 11 и рост штамма на среде, содержащей метотрексат (МТХ; Рисунок 1). Это соединение ингибирует эндогенную DHFR фермента, но не мутантного, которая используется в анализе 28. Две коллекции штаммов СПС, один, содержащий ~ 4300 MATa штаммы с ORF слит с DHFR F [1,2] фрагмент и один, содержащий ~ 4800 MAT α штаммов с ORF слит с [3] фрагмента DHFR, можно приобрести в осуществить DHFR-PCA при малых или больших масштабах в любой лаборатории. Здесь мы опишем общую, но подробный протокол к экрану для ИПП между одним приманки белка и ~ 4800 жертв белков с использованием этого теста.
Мы опишем протокол, основанный на анализе DHFR-PCA благоприятной систематическое определение физических interactors для любой приманки белка в высокой пропускной способности. Этот протокол может быть адаптирован путем скрининга более приманок, и это в любом желаемом уровне репликации. Мы демонстрируем надежность этого протокола идентификации физических партнеров по взаимодействию для приманки белка, участвующего в сложных ядерных пор: Nup82. Наш анализ позволил найти пять ранее сообщалось interactors и один ранее не сообщалось Interactor (Рисунки 3F и 3G), подчеркивая способность метода для изучения дрожжи белка интерактомные.
Протокол, описанный здесь, включает в себя несколько важных шагов, на которые экспериментатор должен обратить внимание. Мы рекомендуем 1) Убедитесь, что приманка DHFR F [1,2] слияние правильно (рис 1B); это может быть достигнуто путем секвенирования по строительству и измчисле надлежащее экспрессию белка с помощью анти-DHFR F [1,2] или анти-DHFR F [3] антитело; 2) Перед началом экрана, рекомендуется проверить, если какой-либо приманки интерес проявляет беспорядочную взаимодействия на экранах СПС. Это может быть сделано путем выполнения экраны управления с приманки скрещенных с соответствующим контролем L-DHFR или вручную спаривания приманку с соответствующим контролем L-DHFR и выполнения анализа роста в среде с метотрексатом. 3) Пластины должны быть выливают в день, прежде чем они будут использованы таким образом, что влага является оптимальным для присоединения клеток на поверхность агара в процессе печати; 4) Источник пластины не должны использоваться более чем в четыре раза, чтобы передать достаточное количество клеток на целевом пластины. Увеличение количества копий назначения пластины может быть сделано путем последовательных шагов разложения (например, 4-х экземплярах -> 16 копий -> 64 копий). Кроме того, клетки могут быть собраны в различных позициях на газонах или в колонии между различными раундов репликации; 5) Если несколько рositions не хватает после диплоидной отбора (ов), убедитесь, что источник знаки не используются слишком много раз на стадии спаривания (шаги 4,5 до 4,7); 6) Убедитесь, что среда MTX содержит все существенные ингредиенты на правой концентрациях. Действительно, если никакого роста вообще не наблюдается на среде с метотрексатом, это может быть либо потому, что никакое взаимодействие не может быть обнаружено с помощью СПС для белков, представляющих интерес, или потому, что среда МТХ не был подготовлен должным образом. Чтобы гарантировать, что среда позволяет рост штаммов, показывающих DHFR фрагментов комплементации, конститутивный взаимодействие может быть добавлен в пустых позиций сбора и использовали в качестве положительного контроля, такие как DHFR-фрагментов слитых с лейциновой молнии фрагментов 33 (фиг 1с). Параллельные испытания с использованием фрагментов линкер-ДГФР или фрагменты молния линкер-ДГФР позволит различать условия, которые позволят всем клеткам расти (низкой концентрации метотрексата или приманки белка, который, как правило, делают ложные положительные взаимодействия, как DESCRibed ниже) и условия, которые препятствуют росту всех штаммов (концентрация MTX слишком высокой или существенным компонентом отсутствует в среде); 7) Учитывая, что РСА выполняется путем последовательных циклов повторений из одной среды в другую, перекрестное загрязнение между штаммами между различными плитами может возникнуть, если, например, штырь-инструмент не стерилизуют образом между раундами репликации и / или последнего воде ванна (т.е. влажный станция), в порядке стерилизации загрязнена колоний предыдущих раундов репликации. Несколько позиций на массивах пусты и, таким образом, может быть использован в качестве контрольных позиций, где никакого роста не должны наблюдаться для выявления перекрестного загрязнения.
Анализ изображений может быть выполнена с использованием нескольких опубликованных программного обеспечения (см раздел 5 протокола) или любой пользовательский сценарий. В этом исследовании, пользовательский сценарий выполняет следующие действия: 1) скрипт вычитает значения пикселей пустой тарелкой со значениями пикселов каждой пластины в целях координациидый правильный для освещения предубеждений. 2) скрипт преобразует каждый фон с поправкой на картинку, чтобы двоичный, с помощью значения пиксела, порог 10. 3) Для каждого 1536 позиций каждой пластины, определяемых путем наложения прямоугольник на краю колонии, скрипт запускается ImageJ "Анализ частиц … "функция в круглое выделение. Круглое выделение устанавливается с радиусом, равным интервалу между двумя позициями минус 10 пикселей. 4) Сценарий выбирает наиболее частицы от центра отбора и подтверждает его в качестве колонии, если его расположение не более половины интервал между двумя колоний от центра отбора. 5) Сценарий измеряет значения пикселей в выбранной частицы на фоне коррекцией изображения. 6) Для дальнейшего исправить любые оставшиеся фоновой подсветки предубеждения, сценарий вычитает среднее значение всех пикселей с круговой отбора, которые не были частью частицы со значениями пикселов колонии. Сумма этих скорректированное значение пикселясек, хранящиеся в столбце "IntDenBackSub" Дополнительного таблице 1, используются как мера размера колонии.
Важным шагом в рамках анализа части является выбор порога значимости. Здесь мы выбрали порог на основании распределения отрицательного L-DHFR F [3] управления, но в зависимости от цели экрана, такой порог может быть слишком жесткими. В самом деле, L-DHFR F [3] управления сверхэкспрессируются (сильный TEF промоутер), что дополнительные фрагменты могут спонтанно дополняют друг друга, и они, таким образом, не является представителем выражения большинства белков. Это подтверждается тем, что распределение L-DHFR F [3] Определяет, выше, чем в среднем по росту фоне (рис 3D). Таким образом, некоторые взаимодействия, имеющие показатели ниже этого порога, но жестким, что, очевидно, вне распределения роста фоне можно рассматривать как предполагаемых ударов, которые могут представлять, например, временной или слабого Interдействия. Они могут быть дополнительно изучены и перекрестной проверки, если, например, эти два белка не выражены в количествах, которые могут позволить спонтанное комплементации фрагментов DHFR как управления L-DHFR. В качестве альтернативы, можно установить значимость порог на основе доли перекрытия с сообщениями о физическом interactors в базах данных, таких как BioGRID 35 для того, чтобы максимизировать долю истинных положительных над ложных срабатываний. Тем не менее, в отличие от использования распределения L-DHFR, эта альтернатива не всегда может быть возможным, если, например, число известных физических interactors недостаточно высока. Кроме того, выбор порога значимости имеет влияние на количество ложных срабатываний и ложных негативов в конечном наборе данных. В самом деле, как и любой другой реакции на обнаружение ИПП, ложных срабатываний может быть результатом неспецифического взаимодействия белка с белком DHFR-слитого, если, например, белок является очень обильным, как упоминалось ранее. ЭтоПримером может служить тот факт, что некоторые охотится систематически взаимодействовать со всеми приманки белков на экранах СПС и, таким образом, должны быть исключены из анализа 11 (например, Tef2 и Ade17 и дополнительную таблицу 2). Чтобы обойти эту проблему, экран управления PCA двух сборников по соответствующим контролем L-DHFR (F [1,2] или F [3]), чтобы определить приманки и добычу, проявляющие спонтанное DHFR фрагментов комплементации может быть выполнена в конкретных условиях каждого экрана. Кроме того, выполняя анализ по обогащению Джин онтология может увеличить уверенность в данных, если функция данного приманки известны. С другой стороны, DHFR-PCA может привести к ложноотрицательных по нескольким причинам: 1) не все белки могут быть слиты с фрагментами DHFR, поскольку они могут дестабилизировать белки или изменять их локализации, если, например, слитый с DHFR С-конец мешает сигнала локализации; 2) ДГФР восстановление в некоторых клеточных компартментов мAY не производит фолиевую кислоту, если, например, необходима для синтеза предшественника фолиевой кислоты не доступен; 3) С-концы нужно быть на расстоянии 8 нм для DHFR комплементации происходить 11. Таким образом, хорошо известно взаимодействие не может быть обнаружен, если их C-концах не достаточно близко в пространстве. Примером этого может служить здесь в том, что большая часть Nup82 физических взаимодействий, представленных в базах данных, большинство из которых косвенным, не были обнаружены в нашем анализе. Аналогичным образом, взаимодействие между мембранными белками, для которых С-концы находятся в транс по отношению к мембране, не приведет к DHFR фрагментов комплементации и не будет обнаружен 11. Ограничения 1) и 3) можно обойти относительно просто путем сплавления DHFR фрагмент в N-концах белков. Это может привести к вмешиваться с сигналом локализации вблизи С-концов и может позволить обнаружить взаимодействие между мембраной белков, N и С-конца в странах СНГ относительнос мембраной.
Несколько проблемы остаются в исследовании ПИН (обзор 2,3). Карты штырей, полученных до сих пор в основном были описаны в одной экспериментальной состоянии для каждого вида и, таким образом, предлагает единый снимок, как белковые сети могут быть организованы. Существует, следовательно, потребность в освоении других экспериментальных условиях, чтобы увидеть, как PIN-коды могут быть реорганизованы в ответ на изменения окружающей среды, специфические стимулы, по всей развития или следующих мутаций. Эти проблемы будут преодолены благодаря развитию новых технологий для допроса ИЦП в режиме реального времени, в живых клетках и адаптации нынешних методов, так что они могут быть использованы в более широком сообществе лабораторий. Как количественный метод, который может обнаружить изменения в размере ДГФР дополнения комплексы 27, DHFR-PCA может быть адаптирована для решения этих проблем и была использована для изучения того, как ИПП зависит от ДНК повреждающим агентом 22 </sup>, химических веществ 25, ген удаления 23,26 или других видов дрожжей и их гибриды 33. Изучение этих новых явлений будет становиться все более и более важным, чтобы выявить динамику PIN-кода.
The authors have nothing to disclose.
Эта работа была поддержана Канадского института исследований в области здравоохранения (CIHR) предоставляет 191597, 299432 и 324265, естественных наук и инженерным исследованиям Совета гранта Канада Discovery и грантовой программы Human Frontier Science в CRL. CRL является CIHR Новый следователь. Гийом Diss поддерживается общение Proteo. Samuel Рошетт поддерживается NSERC и FRQNT стипендий.
Name of Material/Equipement | Company | Catalog Number | Comments/Description |
BioMatrix Robot, Bench-top Configuration | S&P Robotics Inc. | BM5-BC | |
96-format Pin-tool | S&P Robotics Inc. | PH-96-10 | Standard 96-format Pin-tool with 96 high-precision floating pins |
384-format Pin-tool | S&P Robotics Inc. | PH-384-10 | Standard 384-format Pin-tool with 384 high-precision floating pins |
1536-format Pin-tool | S&P Robotics Inc. | PH-1536-05 | Custom 1536-format Pin-tool with 0.5mm high-precision floating pins |
Automated imaging module | S&P Robotics Inc. | IMG-02 | |
Methotrexate | Bioshop Canada Inc. | MTX440 | CAUTION: toxic compound |
Hygromycin B | Bioshop Canada Inc. | HYG003 | |
Nourseothricin dihydrogen sulfate | Werner BioAgents | 5010000 | |
Yeast-Interactome Collection | Thermo Scientific | YSC5849 | |
Omni Tray w/lid sterile | Thermo Scientific | 242811 | |
Anti-DHFR F[1,2] antibody | Sigma-Aldrich | D1067 | |
Anti-DHFR F[3] antibody | Sigma-Aldrich | D0942 |